中国科学院微电子研究所刘明康获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院微电子研究所申请的专利点云分类模型构建方法、点云分类方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546549B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211243119.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权点云分类模型构建方法、点云分类方法、装置及设备是由刘明康;王云;安利峰设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本点云分类模型构建方法、点云分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开点云分类模型构建方法、点云分类方法、装置及设备，本发明涉及数据处理技术领域，用于解决现有技术中点云模型结构复杂、模型推理速度低的问题。包括：获取点云样本数据，搭建模型开始训练，得到初始训练模型；提取初始训练模型的权重；并利用结构重参数化技术，将初始训练模型中的一维卷积层以及激活层进行权重融合，得到目标一维卷积层；并利用结构重参数化技术，将线性层以及激活层进行权重融合，得到目标线性层；基于目标一维卷积层以及目标线性层，构建得到无分支的目标点云分类模型。将模型进行权重融合化为基本由一维卷积层以及目标线性层组成的无分支简单结构网络，以此降低模型复杂度，提升模型推理速度。
本发明授权点云分类模型构建方法、点云分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.点云分类模型构建方法，其特征在于，包括： 获取点云样本数据，搭建模型开始训练，得到初始训练模型；所述初始训练模型包括残差层、一维卷积层、线性层以及激活层； 提取所述初始训练模型的权重； 利用结构重参数化技术，将所述初始训练模型中的所述一维卷积层以及所述激活层进行权重融合，得到目标一维卷积层，包括：利用结构重参数化技术，将所述初始训练模型中的所述一维卷积层以及所述激活层进行权重融合；将一维卷积层分支和激活层分支进行融合；其中，所述初始训练模型的融合残差层为Conv1D算子，重参数化为一个一维卷积层； 根据所述权重，利用所述结构重参数化技术，将所述线性层以及所述激活层进行权重融合，去除BN算子，得到目标线性层；其中，重参数化为一个线性层； 基于所述目标一维卷积层以及所述目标线性层，构建得到无分支的目标点云分类模型。
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